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현대 자연어 처리(NLP)는 기계 언어 성능을 인간 텍스트의 정적 코퍼스에 의해 정의된 기준과 비교하는 데 중점을 둡니다. 그러나 몇 가지 성공에도 불구하고 현재 모델은 화용론과 같은 분야에서 여전히 약한 상태입니다. 신감각에 대한 연구를 기초로 하여, 이 에세이는 정체성보다는 생성성을 강조하는 기계 언어에 대한 대안을 제안하고 인공지능에서의 계산적 반성에 대한 역사적 작업을 활용하여 대화 시스템을 위한 대안 아키텍처를 개략적으로 설명합니다. 인간-기계 언어적 의사소통을 연구 대상으로 삼는 '안드로이드 언어학'을 제안하며 결론을 맺습니다.
Evan Donahue (화요일)이 이 질문을 연구했습니다.